Tiểu luận môn công nghệ tri thức Xây dựng trí tuệ nhân tạo

luận văn, khóa luận, chuyên đề, đề tài, báo cáo,

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ---------------- TIỂU LUẬN MÔN HỌC CÔNG NGHỆ TRI THỨC GVHD: PGS. TS. PHAN HUY KHÁNH Học viên: Hoàng Như Quỳnh Hoàng Đức Thịnh Trần Nhật Vinh Lớp: Khoa học máy tính Khóa: 2/ 2009 - 2011 Đà Nẵng, tháng 04 năm 2010 MỤC LỤC PHẦN I: LÝ THUYẾT 3 PHẦN II: XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH .15 Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh PHẦN I: LÝ THUYẾT I. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 1. Mở đầu Trí tuệ nhân tạo (hay AI: Artificial Intelligence), là nỗ lực tìm hiểu những yếu tố trí tuệ. Lý do khác để nghiên cứu lĩnh vực này là cách để ta tự tìm hiểu bản thân chúng ta. Không giống triết học và tâm lý học, hai khoa học liên quan đến trí tuệ, còn AI cố gắng thiết lập các các yếu tố trí tuệ cũng như tìm biết về chúng. Lý do khác để nghiên cứu AI là để tạo ra các thực thể thông minh giúp ích cho chúng ta. AI có nhiều sản phẩm quan trọng và đáng lưu ý, thậm chí ngay từ lúc sản phẩm mới được hình thành. Mặc dù không dự báo được tương lai, nhưng rõ ràng máy tính điện tử với độ thông minh nhất định đã có ảnh hưởng lớn tới cuộc sống ngày nay và tương lai phát triển của văn minh nhân loại. Chế tạo được những cỗ máy thông minh như con người (thậm chí thông minh hơn con người) là một ước mơ cháy bỏng của loài người từ hàng ngàn năm nay. Năng lực máy tính ngày càng mạnh mẽ là một điều kiện hết sức thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo. Điều này cho phép những chương trình máy tính áp dụng các thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả năng phản ứng nhanh và hiệu quả hơn trước. Mặc dù mục tiêu tối thượng của ngành Trí tuệ nhân tạo là xây dựng một chiếc máy có năng lực tư duy tương tự như con người nhưng khả năng hiện tại của tất cả các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo vẫn còn rất khiêm tốn so với mục tiêu đã đề ra. Tuy vậy, ngành khoa học mới mẻ này vẫn đang tiến bộ mỗi ngày và đang tỏ ra ngày càng hữu dụng trong một số công việc đòi hỏi trí thông minh của con người. Xây dựng trí tuệ nhân tạo là tìm cách biểu diễn tri thức, tìm cách vận dụng tri thức để giải quyết vấn đề và tìm cách bổ sung tri thức bằng cách "phát hiện" tri thức từ các thông tin sẵn có (máy học). 2. Tri thức Tri thức là kết quả của quá trình nhận thức, học tập và lập luận HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh Người ta thường phân loại tri thức ra làm các dạng như sau :  Tri thức sự kiện : là các khẳng định về một sự kiện, khái niệm nào đó (trong một phạm vi xác định).  Tri thức thủ tục : thường dùng để diễn tả phương pháp, các bước cần tiến hành, tr ́ nh từ hay ngắn gọn là cách giải quyết một vấn đề. Thuật toán, thuật giải là một dạng của tri thức thủ tục.  Tri thức mô tả : cho biết một đối tượng, sự kiện, vấn đề, khái niệm, . được thấy, cảm nhận, cấu tạo như thế nào (một cái bàn thường có 4 chân, con người có 2 tay, 2 mắt, .).  Tri thức Heuristic : là một dạng tri thức cảm tính. Các tri thức thuộc loại này thường có dạng ước lượng, phỏng đoán, và thường được h ́ nh thành thông qua kinh nghiệm. 3. Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức là cách thể hiện tri thức trong máy dưới dạng sao cho bài toán có thể được giải tốt nhất. Biểu diễn tri thức trong máy phải : + Thể hiện được tất cả các thông tin cần thiết. + Cho phép tri thức mới được suy diễn từ tập các sự kiện và luật suy diễn. + Cho phép biểu diễn các nguyên lý tổng quát cũng như các tình huống đặc trưng. + Bắt lấy được ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp. + Cho phép lý giải ở mức tri thức cao hơn. II. Các phương pháp biểu diễn tri thức trên máy tính Con người sống trong môi trường có thể nhận thức được thế giới nhờ các giác quan (tai, mắt và các giác quan khác), sử dụng các tri thức tích luỹ được và nhờ khả năng lập luận, suy diễn, con người có thể đưa ra các hành động hợp lý cho công việc mà con người đang làm. Một mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo ứng dụng là thiết kế các Agent thông minh (intelligent agent) cũng có khả năng đó như con người. Chúng ta có thể hiểu Agent thông minh là bất cứ cái gì có thể nhận thức được môi trường thông qua các bộ cảm nhận (sensors) và đưa ra hành động hợp lý đáp ứng lại môi trường thông qua bộ phận hành động (effectors). Các robots, các softbot (software robot), các hệ chuyên gia, . là các ví HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh dụ về Agent thông minh. Các Agent thông minh cần phải có tri thức về thế giới hiện thực mới có thể đưa ra các quyết định đúng đắn. Cơ sở tri thức là một tập hợp các tri thức được biểu diễn dưới dạng nào đó. Mỗi khi nhận được các thông tin đưa vào, Agent cần có khả năng suy diễn để đưa ra các câu trả lời, đưa ra các hành động hợp lý. Nhiệm vụ này được thực hiện bởi bộ suy diễn-thành phần cơ bản khác của các hệ tri thức. Như vậy, hệ tri thức bao hàm một CSTT và được trang bị một thủ tục suy diễn. Mỗi khi tiếp nhận các sự kiện từ môi trường, thủ tục suy diễn thực hiện quá trình liên kết các sự kiện với các tri thức trong CSTT để rút ra các câu trả lời, hoặc các hành động hợp lý mà Agent cần thực hiện. Khi thiết kế một Agent giải quyết vấn đề nào đó thì CSTT sẽ chứa các tri thức về đối tượng cụ thể đó. Để máy tính có thể sử dụng, xử lý tri thức, cần biểu diễn tri thức dưới dạng thuận tiện. Đó là mục tiêu của biểu diễn tri thức. 1. Logic mệnh đề Đây có lẽ là kiểu biểu diễn tri thức đơn giản nhất và gần gũi nhất đối với chúng ta. Mệnh đề là một khẳng định, một phát biểu mà giá trị của nó chỉ có thể hoặc là đúng hoặc là sai. Giá trị của mệnh đề không chỉ phụ thuộc vào bản thân mệnh đề đó. Có những mệnh đề mà giá trị của nó luôn đúng hoặc sai bất chấp thời gian nhưng cũng có những mệnh đề mà giá trị của nó lại phụ thuộc vào thời gian, không gian và nhiều yếu tố khác quan khác. Chẳng hạn như mệnh đề : "Con người không thể nhảy cao hơn 5m với chân trần" là đúng khi ở trái đất , còn ở những hành tinh có lực hấp dẫn yếu thì có thể sai.Ta ký hiệu mệnh đề bằng những chữ cái la tinh như a, b, c, . Có 3 phép nối cơ bản để tạo ra những mệnh đề mới từ những mệnh đề cơ sở là phép hội ( ), giao( ) và phủ định (¬) Bên cạnh các thao tác tính ra giá trị các mệnh đề phức từ giá trị những mệnh đề con, chúng ta có được một cơ chế suy diễn như sau : HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh o Modus Ponens : Nếu mệnh đề A là đúng và mệnh đề A B là đúng thì giá trị của B sẽ là đúng. o Modus Tollens : Nếu mệnh đề A B là đúng và mệnh đề B là sai thì giá trị của A sẽ là sai. 2. Logic vị từ Biểu diễn tri thức bằng mệnh đề gặp phải một trở ngại cơ bản là ta không thể can thiệp vào cấu trúc của một mệnh đề. Hay nói một cách khác là mệnh đề không có cấu trúc . Điều này làm hạn chế rất nhiều thao tác suy luận . Do đó, người ta đã đưa vào khái niệm vị từ và lượng từ ( - với mọi, - tồn tại) để tăng cường tính cấu trúc của một mệnh đề. Trong logic vị từ, một mệnh đề được cấu tạo bởi hai thành phần là các đối tượng tri thức và mối liên hệ giữa chúng (gọi là vị từ). Các mệnh đề sẽ được biểu diễn dưới dạng : Vị từ (<đối tượng 1>, <đối tượng 2>, …, <đối tượng n>) Như vậy để biểu diễn vị của các trái cây, các mệnh đề sẽ được viết thành : Cam có vị Ngọt Vị (Cam, Ngọt) Cam có màu Xanh Màu (Cam, Xanh) . Với vị từ, ta có thể biểu diễn các tri thức dưới dạng các mệnh đề tổng quát, là những mệnh đề mà giá trị của nó được xác định thông qua các đối tượng tri thức cấu tạo nên nó. Chẳng hạn tri thức : "A là bố của B nếu B là anh hoặc em của một người con của A" có thể được biểu diễn dưới dạng vị từ như sau : Bố (A, B) = Tồn tại Z sao cho : Bố (A, Z) và (Anh(Z, B) hoặc Anh(B,Z)) Trong trường hợp này, mệnh đề Bố(A,B) là một mệnh đề tổng quát Như vậy nếu ta có các mệnh đề cơ sở là : HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh a) Bố ("An", "Bình") có giá trị đúng (An là bố của Bình) b) Anh("Tú", "Bình") có giá trị đúng (Tú là anh của Bình) thì mệnh đề c) Bố ("An", "Tú") sẽ có giá trị là đúng. (An là bố của Tú). Rõ ràng là nếu chỉ sử dụng logic mệnh đề thông thường thì ta sẽ không thể tìm được một mối liên hệ nào giữa c và a,b bằng các phép nối mệnh đề , và ¬. Từ đó, ta cũng không thể tính ra được giá trị của mệnh đề c. Sở dĩ như vậy vì ta không thể thể hiện tường minh tri thức "(A là bố của B) nếu có Z sao cho (A là bố của Z) và (Z anh hoặc em C)" dưới dạng các mệnh đề thông thường. Chính đặc trưng của vị từ đã cho phép chúng ta thể hiện được các tri thức dạng tổng quát như trên. Thêm một số ví dụ nữa để thấy rõ hơn khả năng của vị từ : Câu cách ngôn "Không có vật gì là lớn nhất và không có vật gì là bé nhất!" có thể được biểu diễn dưới dạng vị từ như sau : LớnHơn(x , y) = x > y NhỏHơn(x , y) = x < y x, y : LớnHơn(y , x) và x, y : NhỏHơn(y , x) Câu châm ngôn "Gần mực thì đen, gần đèn thì sáng" được hiểu là "chơi với bạn xấu nào thì ta cũng sẽ thành người xấu" có thể được biểu diễn bằng vị từ như sau : NgườiXấu (x) = y : Bạn(x , y) và NgườiXấu(y) 3. Biểu diễn tri thức sử dụng luật dẫn xuất (luật sinh) a. Khái niệm Phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật sinh được phát minh bởi Newell và Simon trong lúc hai ông đang cố gắng xây dựng một hệ giải bài toán tổng quát. Đây là một kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc. Ý tưởng cơ bản là tri thức có thể được cấu trúc bằng một cặp điều kiện – hành động : "NẾU điều kiện xảy ra THÌ hành động sẽ được thi hành". Ngày nay, các luật sinh đã trở nên phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo khác nhau. Luật sinh có thể là một công cụ mô tả để giải quyết các vấn đề thực tế thay cho các kiểu phân tích vấn đề truyền thống. Trong trường hợp HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh này, các luật được dùng như là những chỉ dẫn (tuy có thể không hoàn chỉnh) nhưng rất hữu ích để trợ giúp cho các quyết định trong quá trình tìm kiếm, từ đó làm giảm không gian tìm kiếm. Một cách tổng quát luật sinh có dạng như sau : P1 P2 . Pn Q Tùy vào các vấn đề đang quan tâm mà luật sinh có những ngữ nghĩa hay cấu tạo khác nhau : Trong logic vị từ : P1, P2, ., Pn, Q là những biểu thức logic. Trong ngôn ngữ lập trình, mỗi một luật sinh là một câu lệnh. IF (P1 AND P2 AND AND Pn) THEN Q. Để biễu diễn một tập luật sinh, người ta thường phải chỉ rõ hai thành phần chính sau : (1) Tập các sự kiện F(Facts) F = { f1, f2, . fn } (2) Tập các quy tắc R (Rules) áp dụng trên các sự kiện dạng như sau : f1 ^ f2 ^ . ^ fi q Trong đó, các fi , q đều thuộc F b. Cơ chế suy luận trên các luật sinh  Suy diễn tiến : là quá trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, xác định các sự kiện có thể được "sinh" ra từ sự kiện này.  Suy diễn lùi : là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này. Một ví dụ thường gặp trong thực tế là xuất phát từ các tình trạng của máy tính, chẩn đoán xem máy tính đã bị hỏng hóc ở đâu. c. Ưu điểm và nhược điểm của biểu diễn tri thức bằng luật  Ưu điểm: Biểu diễn tri thức bằng luật đặc biệt hữu hiệu trong những tình huống hệ thống cần đưa ra những hành động dựa vào những sự kiện có thể quan sát được. Nó có những ưu điểm chính yếu sau đây : o Các luật rất dễ hiểu nên có thể dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng (vì nó là một trong những dạng tự nhiên của ngôn ngữ). o Có thể dễ dàng xây dựng được cơ chế suy luận và giải thích từ các luật. o Việc hiệu chỉnh và bảo trì hệ thống là tương đối dễ dàng. HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh o Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp các luật mờ. o Các luật thường ít phụ thuộc vào nhau.  Nhược điểm: o Các tri thức phức tạp đôi lúc đòi hỏi quá nhiều (hàng ngàn) luật sinh. Điều này sẽ làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống. o Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thích sử dụng luật sinh hơn tất cả phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên họ thường tìm mọi cách để biểu diễn tri thức bằng luật sinh cho dù có phương pháp khác thích hợp hơn! Đây là nhược điểm mang tính chủ quan của con người. o Cơ sở tri thức luật sinh lớn sẽ làm giới hạn khả năng tìm kiếm của chương trình điều khiển. Nhiều hệ thống gặp khó khăn trong việc đánh giá các hệ dựa trên luật sinh cũng như gặp khó khăn khi suy luận trên luật sinh. 4. Biểu diễn tri thức sử dụng mạng ngữ nghĩa a. Khái niệm Mạng ngữ nghĩa là một phương pháp biểu diễn tri thức đầu tiên và cũng là phương pháp dễ hiểu nhất đối với chúng ta. Phương pháp này sẽ biểu diễn tri thức dưới dạng một đồ thị, trong đó đỉnh là các đối tượng (khái niệm) còn các cung cho biết mối quan hệ giữa các đối tượng (khái niệm) này. Chẳng hạn : giữa các khái niệm chích chòe, chim, hót, cánh, tổ có một số mối quan hệ như sau : Chích chòe là một loài chim. Chim biết hót Chim có cánh Chim sống trong tổ Các mối quan hệ này sẽ được biểu diễn trực quan bằng một đồ thị như sau : Do mạng ngữ nghĩa là một loại đồ thị cho nên nó thừa hưởng được tất cả những mặt mạnh của công cụ này. Nghĩa là ta có thể dùng những thuật toán của đồ thị trên mạng ngữ nghĩa như thuật toán tìm liên thông, tìm đường đi ngắn nhất,… để thực hiện HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang Công nghệ tri thức GVHD: PGS.TS. Phan Huy Khánh các cơ chế suy luận. Điểm đặc biệt của mạng ngữ nghĩa so với đồ thị thông thường chính là việc gán một ý nghĩa (có, làm, là, biết, .) cho các cung. Trong đồ thị tiêu chuẩn, việc có một cung nối giữa hai đỉnh chỉ cho biết có sự liên hệ giữa hai đỉnh đó và tất cả các cung trong đồ thị đều biểu diễn cho cùng một loại liên hệ. Trong mạng ngữ nghĩa, cung nối giữa hai đỉnh còn cho biết giữa hai khái niệm tương ứng có sự liên hệ như thế nào. Việc gán ngữ nghĩa vào các cung của đồ thị đã giúp giảm bớt được số lượng đồ thị cần phải dùng để biễu diễn các mối liên hệ giữa các khái niệm. Chẳng hạn như trong ví dụ trên, nếu sử dụng đồ thị thông thường, ta phải dùng đến 4 loại đồ thị cho 4 mối liên hệ : một đồ thị để biểu diễn mối liên hệ "là", một đồ thị cho mối liên hệ "làm", một cho "biết" và một cho "có". Một điểm khá thú vị của mạng ngữ nghĩa là tính kế thừa. Bởi vì ngay từ trong khái niệm, mạng ngữ nghĩa đã hàm ý sự phân cấp (như các mối liên hệ "là") nên có nhiều đỉnh trong mạng mặc nhiên sẽ có những thuộc tính của những đỉnh khác. Chẳng hạn theo mạng ngữ nghĩa ở trên, ta có thể dễ dàng trả lời "có" cho câu hỏi : "Chích chòe có làm tổ không?". Ta có thể khẳng định được điều này vì đỉnh "chích chòe" có liên kết "là" với đỉnh "chim" và đỉnh "chim" lại liên kết "biết" với đỉnh "làm tổ" nên suy ra đỉnh "chích chòe" cũng có liên kết loại "biết" với đỉnh "làm tổ". (Nếu để ý, bạn sẽ nhận ra được kiểu "suy luận" mà ta vừa thực hiện bắt nguồn từ thuật toán "loang" hay "tìm liên thông" trên đồ thị!). Chính đặc tính kế thừa của mạng ngữ nghĩa đã cho phép ta có thể thực hiện được rất nhiều phép suy diễn từ những thông tin sẵn có trên mạng. Tuy mạng ngữ nghĩa là một kiểu biểu diễn trực quan đối với con người nhưng khi đưa vào máy tính, các đối tượng và mối liên hệ giữa chúng thường được biểu diễn dưới dạng những phát biểu động từ (như vị từ). Hơn nữa, các thao tác tìm kiếm trên mạng ngữ nghĩa thường khó khăn (đặc biệt đối với những mạng có kích thước lớn). Do đó, mô hình mạng ngữ nghĩa được dùng chủ yếu để phân tích vấn đề. Sau đó, nó sẽ được chuyển đổi sang dạng luật hoặc frame để thi hành hoặc mạng ngữ nghĩa sẽ được dùng kết hợp với một số phương pháp biểu diễn khác. b. Ưu nhược điểm của mạng ngữ nghĩa  Ưu điểm: HV: Hoàng Như Quỳnh, Hoàng Đức Thịnh, Trần Nhật Vinh Trang 10 . bổ sung tri thức bằng cách "phát hiện" tri thức từ các thông tin sẵn có (máy học). 2. Tri thức Tri thức là kết quả của quá trình nhận thức, học. Biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức là cách thể hiện tri thức trong máy dưới dạng sao cho bài toán có thể được giải tốt nhất. Biểu diễn tri thức trong